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J-GLOBAL ID：201602241109276964   整理番号：16A1140267

極めて短時間の心拍変動分析に基づくうっ血性心不全の診断可能性の検討【JST・京大機械翻訳】

Investigation into Feasibility of Congestive Heart Failure Diagnosis Based on Analysis of Very Short-term Heart Rate Variability

著者 (5件)： Hou Fengzhen (School of Science, China Pharmaceutical University) ,  Wu Xiaochuan (School of Science, China Pharmaceutical University) ,  Yi Zhiping (School of Science, China Pharmaceutical University) ,  Zhang Jieyu (School of Science, China Pharmaceutical University) ,  Hai Bin (School of Science, China Pharmaceutical University)
資料名： Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi  (Shengwu Yixue Gongchengxue Zazhi)
巻： 33  号： 3  ページ： 559-563,569  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2182A  ISSN： 1001-5515  CODEN： SYGZF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 短時間(<1 MIN)の心拍変動性(HRV)の分析パラメータは通常時間によって複雑な変化パターンを呈し、この時間変化の変動は心血管状態の正確な判断に干渉しやすい。本論文では、年齢マッチングの41例の健常者(対照群)と25例のうっ血性心不全(CHF)患者(実験群)の長時間HRV序列を多段極短時系列に分けた。同じHRVパラメータの多段短時間系列における変異係数及び複数回群間のT検定に統計学的有意差があることを計算し、これにより一部の極短時間HRV分析パラメータが異なる状態の脳血管系機能の差異を明らかにする時の安定性を検討した。また,被験者のブチル(ROC)曲線の解析および人工ニューラルネットワークのモデリングにより,これらのパラメータが対照群と実験群を分類する効果を評価した。本論文の結果は以下を示す。(1)複雑なネットワーク分析に基づく度分布Shang指数には最小変動係数があり、病理状態に敏感である(対照群と実験群の差異には統計学的意義がある)、臨床医にCHF患者を診断するための補助指標を提供することができる。2)将Pang加莱散による楕円フィッティング後,対照群と実験群の楕円短軸の比率(SDRATIO)は98.5%の場合に統計学的有意差があった。人工神経回路網モデリングにおいて、SDRATIOのみを用いて対照群と実験群を分類する正確率は71.87%であり、SDRATIOはCHF患者の知能診断指標とすることができることを示した。3)極めて短時間のHRV分析研究に用いることができ、CHF患者に対してもっと敏感かつ特異的な安定指標を探す必要がある。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 病理 ,  モデリング ,  患者 ,  脳血管 ,  *うっ血性心不全 ,  変動係数 ,  統計学
準シソーラス用語： ニューラルネットワークモデリング ,  臨床医 ,  ネットワーク解析 ,  被験者 ,  有意差 ,  対照群 ,  健常者 ,  *心拍数変動性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： heart rate variability (HRV) ,  entropy of the degree distribution (E_(DD)) ,  congestive heart failure (CHF)

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 心拍変動 ,  分析 ,  うっ血性心不全 ,  診断 ,  可能性